小白入门LLM Context上下文工程：从基础到实践，通俗易懂讲明白

引言：为啥LLM厉害不厉害，不只是看“参数”？

你可能听过“GPT-4有多少参数”“Claude能处理多少token”这类说法，以前大家都觉得“参数越大，LLM越厉害”。但实际用起来会发现：同样是GPT-4，有时候回答又准又全，有时候却答非所问——关键不是模型本身，而是你给它的“上下文信息”够不够好。

举个简单例子：

如果你问LLM“今天北京天气怎么样？”，它要是只靠自己“脑子里的知识”（训练时的数据），最多只能告诉你“北京夏天热、冬天冷”，没法给实时温度。但如果让它先“查一下今天的天气数据”（这就是给它补充上下文），再回答，结果就准多了。

这就是“上下文工程”要解决的问题：不是让LLM变得更“聪明”，而是通过给它喂对、喂全信息，让它在具体任务里发挥出最好的效果。

本文专门给初学者写，没有复杂公式、不堆专业术语，用大白话讲清“上下文工程是什么、怎么用、能解决啥问题”，帮你快速入门。

一、先搞懂：上下文工程vs提示工程，到底不一样在哪？

很多初学者会把“上下文工程”和“提示工程”搞混，其实两者差得挺多。简单说：提示工程是“写好一句话让LLM干活”，上下文工程是“搭一套系统给LLM送有用的信息”。

用“做饭”类比一下，你就懂了：

对比维度	提示工程（Prompt Engineering）	上下文工程（Context Engineering）
像啥	给厨师说“做一盘番茄炒蛋”（一句话指令）	给厨师准备好新鲜番茄、鸡蛋、盐，还告诉TA“客人不吃辣”（食材+需求，一套信息）
信息来源	只有你写的那一句提示	能从多个地方找信息：比如查“番茄炒蛋的正宗做法”（外部知识）、记着“客人上次说爱吃溏心蛋”（历史记忆）
能不能“记事儿”	做完这道菜就忘，下次问还得重新说	能记着客人的口味，下次不用再提醒“不吃辣”
适合啥任务	简单活：比如“写一句生日祝福”“翻译一句话”	复杂活：比如“写一篇2024年AI行业报告”“帮糖尿病患者做饮食计划”

简单总结：提示工程是“一次性指令”，上下文工程是“动态信息系统” ——这也是为什么现在做复杂AI应用，都要学上下文工程。

二、基础概念：上下文工程的“零件”和“逻辑”

上下文工程看着复杂，其实核心就两件事：凑齐有用的“信息零件”，再把零件装成LLM能用上的“上下文”。咱们拆成“零件层”和“优化层”讲，一点都不难。

2.1 零件层：上下文是由哪些“信息”组成的？

你可以把“上下文”想象成一个“信息包”，里面至少有3类关键零件，缺了任何一个，LLM都可能干活出错：

（1）指令零件：告诉LLM“要做啥”

就是你给LLM的核心任务，比如“写一篇关于猫咪养护的短文”“计算1+2×3等于多少”。

❌ 不好的指令：“写点关于猫的东西”（太模糊，LLM不知道写养护还是品种）；

✅ 好的指令：“写一篇给新手看的猫咪养护短文，包含喂食、梳毛两个重点，每部分不超过200字”（清晰、具体）。

（2）外部知识零件：给LLM“查资料”

LLM的“记忆力”只到训练时的时间（比如GPT-4训练到2023年），而且专业知识可能不全。这时候就要给它补“外部知识”，比如：

问“2024年中国GDP多少”：要补“国家统计局2024年GDP数据”；

问“糖尿病怎么吃”：要补“《2024年糖尿病饮食指南》里的低GI食物列表”。这种“先查资料再回答”的模式，就是后面会讲的“RAG”，是上下文工程里最常用的技术。

（3）记忆零件：给LLM“记事儿”

比如你和LLM聊了好几次“我家猫叫咪咪，不爱吃干粮”，下次再问“怎么让咪咪多吃饭”，LLM得能记着“咪咪是你家猫，不爱吃干粮”——这就是“记忆零件”。

没有记忆的话，每次聊天都像“第一次见面”，体验会很差。

零件怎么“组装”？有个简单逻辑

上下文不是把零件堆在一起就行，得按“有用程度”排序。比如做“咪咪饮食建议”的上下文，组装顺序应该是：

指令：“帮我想办法让咪咪多吃饭”；

记忆：“咪咪是我家猫，不爱吃干粮”；

外部知识：“猫咪不爱吃干粮时，可尝试湿粮+干粮混合喂养”。这样LLM先明确任务，再结合记忆和知识，答案才会准。

2.2 优化层：怎么让上下文“更有用”？

组装好上下文后，还要判断“好不好用”——比如LLM用这个上下文回答后，你要看看“有没有解决问题”“有没有错信息”。如果不好用，就调整零件：

答案错了：可能是外部知识找错了（比如用了旧的饮食指南），换个新资料；

没解决问题：可能是指令太模糊（比如没说“咪咪3岁了”），补上细节。

简单说，优化层就是“用了看效果，不好就调整”，不用想太复杂。

三、核心技术：初学者必懂的3大基础组件

上下文工程的落地，靠3个核心组件：检索生成（找信息、造信息）、处理（处理长信息）、管理（存信息）。每个组件都有适合初学者的简单技术，咱们一个个说。

3.1 组件1：检索生成——给LLM找对、造对信息

（1）先学“提示进阶”：让LLM自己“想清楚”

有时候不用补外部知识，只要把“指令拆细”，LLM就能答得更好。这就是“提示进阶”，最常用的有3个方法：

① 思维链（CoT）：把复杂问题拆成小步骤

比如问“小明有5个苹果，给了小红2个，又买了3个，现在有几个？”，直接问的话，LLM可能算错。但如果加一句“咱们一步一步算”，它就会拆：

小明原来有5个，给小红2个，剩5-2=3个；

又买了3个，现在有3+3=6个。这种“拆步骤”的提示，就是思维链。对数学题、逻辑题特别有用，能让LLM少犯低级错误。

② 思维树（ToT）：给LLM“多选项”

比如问“周末去北京玩，怎么安排2天行程？”，思维链只会给一个方案，思维树会给多个选项：

选项1：天安门+故宫+景山（历史线）；

选项2：颐和园+圆明园（园林线）；

选项3：环球影城（娱乐线）。然后让你选一个，再细化。适合需要“多方案选择”的任务。

③ 思维图（GoT）：让LLM“不遗漏”

比如写“AI行业报告”，思维图会让LLM先列“报告框架”：

开头：行业现状；

中间：技术进展、企业动态；

结尾：未来趋势。每个框架下再填内容，避免写着写着漏了重点。

（2）再学“RAG”：让LLM“查资料”

RAG是“检索增强生成”的简称，简单说就是“先检索外部资料，再用资料生成答案”。初学者不用懂复杂原理，记住3个步骤就行：

RAG入门3步走：

存资料：把你需要的资料（比如公司文档、行业报告）切成小片段，存在“向量数据库”里（可以理解成“专门存资料的文件夹”，常用的有FAISS、Pinecone，新手可以先试试免费的FAISS）；

查资料：当你问LLM问题时，先从“文件夹”里找和问题最相关的资料（比如问“公司2024年营收”，就找“2024年财报片段”）；

生成答案：把“问题+找到的资料”一起给LLM，让它基于资料回答。

举个实际例子：

你问“我们公司2024年Q1的销售额是多少？”

没有RAG：LLM会说“我不知道，我没学过你们公司的数据”；

有RAG：LLM先从“公司文档文件夹”里找到“2024年Q1财报”，里面写着“Q1销售额500万”，然后回答“根据2024年Q1财报，公司销售额为500万元”。

RAG是企业里用得最多的上下文技术，新手可以先从“用LangChain搭简单RAG”开始练（LangChain是个工具，有现成的RAG模板，后面会讲）。

（3）动态组装：让LLM自己“凑零件”

有时候信息太多，手动组装上下文太麻烦，这时候可以让LLM自己来：

比如用“Automatic Prompt Engineer（APE）”工具，它会自动生成多个“提示+上下文”组合，然后选最好的那个给LLM；

再比如“多智能体协作”：让一个“信息收集智能体”找资料，一个“整理智能体”组装上下文，最后给LLM用。新手不用自己写代码，用现成的工具（比如AutoGPT）就能体验。

3.2 组件2：上下文处理——让LLM“能读长信息”

LLM原来只能处理短信息（比如GPT-3只能处理2048个token，大概1500字），但实际任务中经常要处理长文本（比如10万字的小说、100页的报告）。这时候就要用“长上下文处理技术”，新手先懂3个简单的：

（1）Mamba：让LLM“读长文不卡”

原来LLM读长文会“卡”，因为计算量随文字长度平方增长（比如1000字要算100万次，1万字就要算1亿次）。Mamba是个新架构，计算量只随文字长度增长（1万字算10万次），所以读长文又快又不卡。

新手不用懂原理，知道“用Mamba架构的LLM（比如Qwen-Mamba）能处理百万字长文”就行。

（2）LongRoPE：给LLM“扩内存”

可以把LLM的“上下文窗口”想象成“电脑内存”，原来只能存2000字，LongRoPE能把内存扩到20万字（比如Llama 2用了LongRoPE后，能处理2048K token）。

比如你想让LLM“总结一本10万字的书”，用LongRoPE就能直接把整本书给LLM，不用拆成小片段。

（3）稀疏注意力：让LLM“抓重点”

读长文时，不是每个字都重要（比如“的、了、吗”这些词）。稀疏注意力会让LLM只关注“关键信息”（比如书名、核心观点），忽略不重要的词，这样处理速度更快，还不遗漏重点。

比如读“2024年AI报告”，LLM会重点看“市场规模、龙头企业、技术突破”这些词，不用在“前言、目录”上浪费时间。

3.3 组件3：上下文管理——让LLM“记好信息”

LLM的“记忆”分两种：短期记忆（比如当前聊天的内容）和长期记忆（比如去年和你的聊天记录）。上下文管理就是“管好这两种记忆”，新手先懂2个核心：

（1）短时记忆：用KV缓存“临时存”

你和LLM聊天时，它会把你刚说的话存在“KV缓存”里（类似电脑的“临时内存”），这样回复时不用再重新读一遍聊天记录。

比如你说“我家猫叫咪咪”，LLM把这句话存在KV缓存里，后面问“咪咪爱吃啥”，它就能直接用，不用再问“咪咪是谁”。

（2）长时记忆：用外部存储“长久存”

KV缓存会“用完就清”（比如关掉聊天窗口就没了），长时记忆需要存在“外部数据库”里（比如MySQL、MongoDB）。

比如用“MemGPT”工具，它会把你的聊天记录、偏好存在数据库里，哪怕过一个月再聊，LLM还能记着“你家猫叫咪咪，不爱吃干粮”。

（3）记忆压缩：让存储“不占空间”

长时记忆存多了会占空间，这时候要“压缩”：比如把1000字的聊天记录，总结成100字的重点（“用户有只叫咪咪的猫，不爱吃干粮，想让它多吃饭”），既省空间，又不影响LLM用。

四、落地实践：初学者能上手的4大上下文系统

学完基础组件，接下来看“怎么把这些组件拼成能用的系统”。新手不用搞复杂的，先从4个常用系统入手，跟着做就能落地。

4.1 系统1：简单RAG系统——给LLM“查资料”（新手首选）

这是最适合新手的系统，用LangChain工具搭，3步就能成：

步骤1：准备工具

向量数据库：用FAISS（免费，不用装服务器，本地就能用）；

Embedding模型：用Sentence-BERT（把文字变成“向量”，方便FAISS查找）；

LLM：用GPT-3.5（免费额度够新手用）或Qwen-7B（开源，本地部署）。

步骤2：搭RAG流程

导入资料：把你要查的资料（比如“糖尿病饮食指南.txt”）切成小片段，用Sentence-BERT变成向量，存在FAISS里；

写查询代码：当你输入问题（比如“糖尿病能吃什么水果”），代码会先把问题变成向量，在FAISS里找相关的资料片段；

生成答案：把“问题+找到的资料片段”发给LLM，让它生成答案。

步骤3：测试效果

比如问“糖尿病能吃什么水果”，RAG会找到“指南里说低GI水果（苹果、梨、柚子）可以吃，高GI水果（西瓜、荔枝）要少吃”，LLM会基于这个资料回答，比直接问LLM准多了。

新手工具推荐：

不用写代码：用“LangChain Chat”网页版，上传资料就能生成RAG；

想写代码：看LangChain官方文档的“RAG入门教程”（有现成代码，复制粘贴就能用）。

4.2 系统2：长会话记忆系统——让LLM“记事儿”

适合做“个性化聊天机器人”，比如“猫咪养护助手”，步骤如下：

步骤1：准备工具

长时记忆数据库：用MongoDB（免费，新手用云数据库MongoDB Atlas，不用装本地）；

记忆管理工具：用“LangChain Memory”组件（专门管LLM的记忆）。

步骤2：搭记忆流程

存储记忆：每次聊天后，用LangChain Memory把关键信息（比如“用户有只叫咪咪的猫，不爱吃干粮”）存在MongoDB里；

加载记忆：下次聊天时，先从MongoDB里加载之前的记忆，拼成上下文；

生成回复：把“新问题+加载的记忆”发给LLM，让它基于记忆回复。

步骤3：测试效果

第一次聊：“我家猫叫咪咪，不爱吃干粮”；

第二次聊：“怎么让咪咪多吃饭”；

LLM会回复：“可以给咪咪试试湿粮+干粮混合喂养，因为它不爱吃干粮”——这就是用到了长时记忆。

4.3 系统3：工具集成系统——让LLM“用工具”

比如让LLM“算数学题”“查天气”，需要它调用外部工具（计算器、天气API），用“ReAct”框架就能实现：

步骤1：准备工具

工具：用“Python解释器”（算数学题）、“天气API”（查实时天气，比如高德天气API，免费额度够新手用）；

框架：用LangChain的“Agent”组件（让LLM判断“要不要调用工具、调用哪个工具”）。

步骤2：搭工具流程

定义工具：告诉LangChain“有Python解释器和天气API，怎么调用（比如API的参数、返回格式）”；

写提示：加一句“如果需要算数学题，就调用Python解释器；如果需要查天气，就调用天气API”；

测试：比如问“今天北京天气怎么样？”，LLM会自动调用天气API，获取实时数据后回答。

新手例子：

问“1234×5678等于多少？”

LLM判断“这是数学题，需要调用Python解释器”；

调用Python解释器，计算1234×5678=6906652；

回复“1234×5678的结果是6906652”。

4.4 系统4：多智能体系统——让LLM“组队干活”

适合做复杂任务，比如“写一篇2024年AI行业报告”，让3个“智能体”组队：

智能体1：信息收集智能体

负责找资料：从网上查“2024年AI行业市场规模”“龙头企业动态”“技术突破”。

智能体2：整理智能体

负责组装上下文：把收集到的资料，按“市场规模→企业动态→技术突破”的顺序整理成结构化内容。

智能体3：写作智能体

负责生成报告：基于整理好的上下文，写一篇符合要求的报告（比如“3000字，给新手看，少用专业术语”）。

新手工具推荐：

用“AutoGPT”或“MetaGPT”，不用写代码，输入任务（比如“写一篇2024年AI行业报告，3000字，新手友好”），工具会自动分配智能体干活。

五、常见问题：初学者会踩的坑和解决办法

刚开始学上下文工程，容易遇到3个问题，提前知道怎么解决，能少走弯路。

5.1 问题1：LLM用了上下文还是答得错？

可能原因：

外部知识找错了（比如用了2020年的糖尿病指南，不是2024年的）；

上下文组装乱了（比如把“咪咪不爱吃干粮”放在最后，LLM没看到）。

解决办法：

检查资料来源：确保用的是最新、最权威的资料（比如国家统计局、行业权威机构的文件）；

调整组装顺序：把“指令”和“关键记忆”放在最前面，外部知识放后面。

5.2 问题2：处理长文本时LLM“卡得不行”？

可能原因：

用了普通Transformer架构的LLM（比如GPT-3.5），处理长文本计算量大；

没做文本压缩，把10万字的原文直接给LLM了。

解决办法：

换用Mamba或LongRoPE架构的LLM（比如Qwen-Mamba、Llama 2-LongRoPE）；

先压缩文本：把长文本总结成重点（比如10万字的书，总结成5000字的大纲），再给LLM。

5.3 问题3：长时记忆“存了但用不上”？

可能原因：

记忆存在了本地，没和LLM关联（比如MongoDB里存了聊天记录，但代码没加载）；

记忆总结得不好（比如把“咪咪3岁，不爱吃干粮”总结成“咪咪的情况”，LLM看不懂）。

解决办法：

检查代码：确保每次聊天前，都从数据库加载记忆；

优化总结：记忆要包含“关键信息”（谁、什么事、偏好），比如“用户的猫叫咪咪，3岁，不爱吃干粮”。

六、学习路径：新手怎么一步步学好上下文工程？

不用一开始就学复杂技术，按“3步走”，3个月就能入门：

第一步：打基础（1个月）

学LLM基本概念：知道“token是什么”“LLM怎么生成答案”（看《LLM入门指南》这类通俗文章）；

练提示工程：用ChatGPT练“写清晰指令”（比如“写一篇猫咪养护短文，包含喂食、梳毛”）；

学工具基础：会用LangChain（看官方入门教程）、FAISS（会导入资料、查资料）。

第二步：练组件（1个月）

练RAG：搭一个简单RAG系统，能查本地资料（比如“查糖尿病饮食指南”）；

练记忆管理：用MemGPT或LangChain Memory，实现长会话记忆（比如“让LLM记着你家宠物的名字”）；

练长上下文处理：用Qwen-Mamba处理一篇长文章（比如总结1万字的报告）。

第三步：做项目（1个月）

项目1：做一个“个人知识库RAG”，能查你的笔记、文档；

项目2：做一个“个性化聊天机器人”，能记着你的偏好，给你推荐内容；

项目3：做一个“工具助手”，能调用计算器、查天气，帮你解决简单问题。

七、总结：上下文工程对新手的价值

很多新手觉得“上下文工程难，都是工程师学的”，其实不是：

它不用你写复杂代码，有现成工具（LangChain、FAISS）可以用；

核心逻辑很简单：“给LLM找对信息、记好信息，让它干活更准”；

学会了能解决很多实际问题：比如让LLM查你的笔记、记着你的偏好、帮你写专业报告。

随着LLM越来越普及，“会用上下文工程”会成为一项重要技能——不是让你变成AI工程师，而是让你“用好AI，解决自己的问题”。

从今天开始，先搭一个简单的RAG系统，体验“让LLM查资料”的乐趣，慢慢就能上手啦！